如何解决ValueError:bbox (0.65, 0.51, 1.12, 0.64, 3) 的预期 x_max 在 [0.0, 1.0] 范围内,得到 1.1234809015877545
我想将 PyTorch 的 Albumentations 中的数据增强应用于带有边界框的图像。
当我应用 HorizontalFlip 转换时,我收到此错误 ValueError: Expected x_max for bbox (0.6505353259854019,0.517013871576637,1.1234809015877545,0.6447916687466204,3) to be in the range [0.0,1.0],got 1.1234809015877545.
我使用以下代码
A.Compose([
A.HorizontalFlip(p=1),ToTensorV2(p=1.0)],p=1.0,bbox_params=A.BboxParams(format='coco',min_area=0,min_visibility=0,label_fields=['labels'])
)
当我应用 Cutout 转换时,我对边界框没有任何错误
A.Compose([
A.Cutout(num_holes=10,max_h_size=32,max_w_size=32,fill_value=0,p=0.5),label_fields=['labels'])
)
解决方法
请注意数据集的格式,也许您传递的是 Pascal_VOC 格式而不是 coco。 https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/
,边界框超出了图像,因为转换后它最终大于图像尺寸。仔细检查边界框的尺寸。
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